opencv 在hsv顏色空間識別區域顏色

1. hsv顏色空間簡介

2. 為什麼是hsv

3. 識別方法說明

4. 識別步驟解析（**片段）

4. 檢測結果

由色調（hue）、飽和度（saturation）、亮度（value）三個分量構成，hsv更接近於人眼的主觀感受。我們可以通過下面的圖來展示hsv顏色分布情況：

使用了下面的matlab程式畫出上面的圖形，感興趣的可以**一下。程式很簡單。

[plain]

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% 建立hsv分量

hue = repmat(linspace(0,1,100),100,1);

saturation = repmat([linspace(0,1,50) linspace(1,0,50)].',1,100);

value = repmat([ones(1,50) linspace(1,0,50)].',1,100);

% 生成hsv影象

hsvimage = cat(3,hue,saturation,value);

% 轉換成rgb影象

rgbimage = hsv2rgb(hsvimage);

% 構造座標系

theta = linspace(0,2*pi,100);

xcor = [zeros(1,100); cos(theta); zeros(1,100)];

ycor = [zeros(1,100); sin(theta); zeros(1,100)];

zcor = [2.*ones(2,100); zeros(1,100)];

surf(xcor,ycor,zcor,rgbimage,'clipping','on','facecolor','texturemap','edgecolor','none');

axis equal

對於影象而言，識別相應的顏色在rgb空間、hsv空間或者其它顏色空間都是可行的。之所以選擇hsv，是因為h代表的色調基本上可以確定某種顏色，再結合飽和度和亮度資訊判斷大於某乙個閾值（這裡是40到255）。而rgb由三個分量構成，需要判斷每種分量的貢獻比例。比如：r = 200， g = 20， b = 30，可以看到r值很大，所以是紅色，再看gb值相對較小，可以判斷為深紅色。但如果變成：r = 200， g = 190， b = 180，實際上顏色已經接近灰色。

基本原理很簡單，讀入後，首先轉換成hsv顏色空間。然後逐一的判斷每個畫素是否在一定範圍內，並標識出來（是就標識為255，不是就標識為0）。這樣就可以用查詢輪廓的方式，把每個顏色區域標識出來。

[cpp]

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image = imread(

"test4.png"

, cv_load_image_color);

if(!image.data)

imshow("display image"

, image);

[cpp]

view plain

copy

cvtcolor(image, hsvimg, color_bgr2hsv);

[cpp]

view plain

copy

enum

colortype;

const

scalar hsvredlo( 0, 40, 40);

const

scalar hsvredhi(40, 255, 255);

const

scalar hsvgreenlo(41, 40, 40);

const

scalar hsvgreenhi(90, 255, 255);

const

scalar hsvbluelo(100, 40, 40);

const

scalar hsvbluehi(140, 255, 255);

vectorhsvlo;

vectorhsvhi;

vectortextcolor;

[cpp]

view plain

copy

// 查詢指定範圍內的顏色

inrange(hsvimg, hsvlo[coloridx], hsvhi[coloridx], imgthresholded);

// 轉換成二值圖

threshold(imgthresholded, imgthresholded, 1, 255, thresh_binary);

2）將所得的二值影象四邊都增加乙個畫素，再查詢輪廓。這樣做的乙個明顯情況是當影象為純色的時候，整圖只有一種顏色的判斷。當然可能還有各種情況，需要分別判斷。

[cpp]

view plain

copy

copymakeborder(imgthresholded, imag_1, 1, 1, 1, 1, border_constant, 0);

vector> contours0;

vectorhierarchy;

3) 檢查所有的輪廓中心點，如果非0，判斷為所需要查詢的顏色區域，用文字標記顏色。如藍色標記為字母『b』。

[cpp]

view plain

copy

for(int

idx = 0; idx

}

用excel畫的顏色圖，圖中可以看到顏色都正確的標識了。第三行不是沒有識別出來，而是字母的顏色與本來的顏色一樣，這裡懶得設定了。

opencv 在hsv顏色空間識別區域顏色

OpenCV中HSV顏色空間

opencv 在hsv顏色空間識別區域顏色

opencv學習筆記 hsv顏色空間

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OpenCV中HSV顏色空間

opencv 在hsv顏色空間識別區域顏色

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